La cuantificación precisa de contaminantes metálicos en los flujos de escape de cohetes sirve como un indicador diagnóstico crítico para el monitoreo del desgaste del motor. Este artículo desarrolla un método híbrido que combina la teoría de espectroscopía de emisión atómica (AES) con un algoritmo genético (GA) optimizado en una red de retropropagación (BP) para cuantificar las concentraciones de elementos metálicos en los flujos de escape de cohetes de propulsor líquido. El método propuesto establece un mapeo de intensidad-concentración linealizado a través de la introducción de un factor de transmisión de fotones, que se deriva de la teoría de transferencia radiativa y se calibra experimentalmente mediante mediciones de AES. Esta innovación crítica desacopla las no linealidades inherentes que surgen de los artefactos de autoabsorción. A través del uso del factor de transmisión, el conjunto de datos de entrenamiento para la red BP se construye sistemáticamente realizando simulaciones espectrales de emisiones atómicas. Finalmente, la red entrenada se emplea para predecir la concentración de elementos metálicos a partir de los espectros de emisión atómica medidos. Estos espectros se generan al introducir una solución que contiene elementos metálicos en una llama de chorro premisclado de CH-aire. La precisión predictiva del método se evalúa rigurosamente a través de 32 ensayos experimentales independientes. Los resultados muestran que el error de cuantificación de los elementos metálicos se mantiene dentro del 6%, y el método exhibe un rendimiento robusto bajo condiciones de autoabsorción espectral, demostrando su fiabilidad para aplicaciones de monitoreo de la salud del motor de cohete.